13º BreSci

13º Brazilian e-Science Workshop

CONTAGEM REGRESSIVA

Programação BreSci (Quarta, 17/07/2019), Sala: Cidade das Mangueiras / Belém
09:00 às 09:15 Recepção – Abertura do Evento – Profs. Daniel de Oliveira e Eduardo Ogasawara
Sessão Técnica 1 – Mineração de Dados Aplicada a eScience
09:15 às 09:45 Deep Learning Aplication for Plant Classification on Unbalanced Training Set

Rafael Pereira (LNCC)

Fabio Porto (LNCC)

09:45 às 10:15 Aplicação de Mineração de Dados para Predição de Mortalidade em UTI: balanceamento, dados ausentes e classificadores

Jorge Barreto (UEFS)

Angelo Loula (UEFS)

10:15 às 10:45 Dealing with categorical missing data using CleanerR

Rafael Pereira (LNCC)

Fabio Porto (LNCC)

Palestra Convidada 1
10:45 às 12:00 Centro Nacional para suporte à e-Ciência – Alex Soares de Moura (RNP)
12:00 às 14:00 Almoço
14:00 às 16:00 SECOMU
16:00 às 16:30 Cofee-break
Sessão Técnica 2 – Bioinformática, Ecologia e Saúde
16:30 às 17:00 Modelagem de Redes Regulatórias para a Descoberta de Novos Biomarcadores de Doenças Complexas

 Rafael Pompeu (UFPA)

Leandro Magalhães (UFPA)

Ândrea dos Santos (UFPA)

Amanda Vidal (UFPA)

Gilderlanio Araújo (UFPA)

17:00 às 17:30 Análise do desempenho de ferramentas de Binning de Metagenomas utilizando dados simulados microbianos

Rodrigo Pará (UFPA)

Pedro Rocha (UFPA)

Danielle Couto (UFPA)

Renato Oliveira (UFPA)

Regiane Kawasaki (UFPA)

17:30 às 17:50 Recognizing pharmacovigilance named entities in Brazilian Portuguese with CoreNLP

Alexandre Cunha (CEFET-RJ / UFF)

Kele Teixeira Belloze (CEFET/RJ)

Gustavo Paiva Guedes (CEFET/RJ)

17:50 às 18:10 Paralelização do Framework Model-R de Modelagem de Nichos Ecológicos com a Plataforma Apache Spark

Matheus Albuquerque (LNCC)

Luiz Manoel Rocha Gadelha Júnior (LNCC)

18:10 às 18:30 Um Framework de Big Data para Promoção da e-Ciência na Saúde Adriana Galvão (UFRN)
18:30 às 19:00 Análise Exploratória da Malária na Amazônia Brasileira por Meio da Plataforma de Ciência de Dados Aplicada à Saúde

Lais Baroni (CEFET/RJ)

Balthazar Paixão (CEFET/RJ)

Alvaro Chrispino (CEFET/RJ)

Gustavo Paiva Guedes (CEFET/RJ)

Christovam Barcellos (FIOCRUZ)

Marcel Pedroso (FIOCRUZ)

Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ)

Programação BreSci (Quinta, 18/07/2019), Sala: Cidade das Mangueiras / Belém
Sessão Técnica 3 – Workflows Científicos e Proveniência de Dados
09:00 – 09:30 Predição de Falhas em Workflows Científicos com o uso de Redes de Petri Estocásticas e Lógica DS3 Bruno Lopes (UFF)
Daniel de Oliveira (UFF)
09:30 – 10:00 BlockFlow: Trust in Scientific Provenance Data Raiane Coelho (UFJF)
Regina Braga (UFJF)
José David (UFJF)
Fernanda Campos (UFJF)
Victor Stroele (UFJF)
10:00 – 10:30 Aplicação de Ontologias de Proveniência em Workflows Científicos: um Mapeamento Sistemático Luiz Gustavo Dias (UFF)
Bruno Lopes (UFF)
Daniel de Oliveira (UFF)
Palestra Convidada 2
10:30 – 11:55 Técnicas Avançadas para a Análise de Dados de Simulações Numéricas – Prof. Fabio Porto (LNCC)
11:55 – 12:00 Encerramento do BreSci 2019

Quinta, 18/07/2019 – 10:45 às 12:00

Palestra Convidada 1:

Centro Nacional para suporte à e-Ciência

Palestrante: Alex Soares de Moura (RNP)

 

Alex Soares de Moura é Gerente de Pesquisa e Desenvolvimento na RNP. Iniciou em 1995 como Administrador de Redes e Sistemas e posteriormente atuou como Engenheiro de Redes Sênior da RNP e também da RedCLARA e, desde 2011 colabora para o avanço das redes e serviços para pesquisas científicas e educação em projetos que incluem o Programa Internet Avançada, a Rede para Experimentação em Internet do Futuro, bem como em Redes Definidas por Software (SDN), redes de circuitos dinâmicos e verificação e análise de desempenho de redes com perfSONAR. Seus interesses de pesquisa incluem virtualização de redes, redes definidas por software (SDN), computação em nuvem, segurança, desempenho e infraestruturas de data center. Sua experiência no setor privado inclui engenharia de redes e segurança em data centers Tier 3. Alex possui bacharelado em Informática e mestrado com foco em Sistemas de Informação na linha de Redes de Computadores pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio).

Quinta, 18/07/2019, 10:30 às 11:55

Palestra Convidada 2:

Técnicas Avançadas para a Análise de Dados de Simulações Numéricas

Palestrante: Fabio Andre Machado Porto (LNCC)

Resumo da Palestra: O crescente poder computacional disponibilizado em Supercomputadores como o Santos Dumont no LNCC estão permitindo avanços no processamento de simulações numéricas em várias disciplinas, tais como: Medicina, Óleo e Gás, Biodiversidade, Astronomia e outras. Na medida em que um volume crescente de dados é produzido como resultado destas simulações, a análise dos resultados se apresenta como um grande desafio. Nesta palestra iremos apresentar um conjunto de ações envolvendo: técnicas, algoritmos e sistemas de tempo real desenvolvidas no laboratório DEXL/LNCC para apoio à gerência e análise eficiente de resultados de simulações numéricas.

 

Fabio Porto é pesquisador sênior do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Brasil. É bacharel em Matemática (Informática) pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1987) e mestre e doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), em 1997 e 2001, respectivamente. Durante seu doutorado, o Dr. Porto passou 1,5 anos no INRIA, na França, como parte de um programa de doutorado sanduíche. De 2004 a 2008, foi pesquisador sênior na École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Database Laboratory, na Suíça. Em 2009, ele ingressou no LNCC para fundar o Data Extreme Lab em 2011, do qual é atualmente o coordenador geral. Foi presidente da 44ª International Conference of Very Large Data Bases (VLDB), em 2018, e do Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD), em 2015. Participa do comitê de programa da VLDB, ACM-SIGMOD e SBBD, além de revistas e workshops. Ele tem mais de 100 publicações entre periódicos, conferências / workshops. Seus principais interesses de pesquisa incluem: Gerencia e Processamento eficiente de Grandes Volumes de Dados; Algoritmos eficientes de busca por padrões; Gerencia de Modelos de Aprendizado. Ele é membro da Association for Computing Machinery (ACM) e da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).